Duas questões -chave em muitos tipos de pesquisa estão se duas variáveis estão correlacionadas , e se assim for , a força (ou significado ) dessa relação . Existe uma correlação significativa , por exemplo, entre o sexo ou etnia e afiliação política ? O teste do qui-quadrado é um método amplamente utilizado para medir se existe uma relação significativa entre duas variáveis nominais ou categóricas , tais como gênero e filiação política . Coisas que você precisa
computador ou calculadora de Stock: Jogo de dados e estatísticas livro ou manual
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Comece com uma hipótese antes de começar sua análise de dados. Uma hipótese comum em muita pesquisa é que não há correlação entre as duas variáveis de interesse. O chi ( rima com "meus ") teste mede quadrados , o nível de desvio de uma determinada hipótese. Quanto maior a estatística qui-quadrado , o menos bem a hipótese se ajusta aos dados . Por exemplo, suponha que estamos olhando para um conjunto de dados que pediu 125 eleitores inscritos (65 mulheres e 60 homens) a sua filiação partidária ( democratas ou republicanos ) . Suponha que nós sabemos da pesquisa anterior, que 55 por cento dos eleitores se identificaram como democratas. Nossa hipótese de trabalho é que esta 55 por cento serão distribuídos igualmente entre homens e mulheres.
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Calcule os valores esperados com base em seu modelo a hipótese de filiação política por gênero. Com base em 125 eleitores , esperamos que 55 por cento ( 69 eleitores ) irá identificar-se como democratas. Por gênero, espera-se que 36 mulheres e 33 homens irão expressar uma preferência para o Partido Democrata , deixando 29 mulheres e 27 homens , favorecendo o Partido Republicano. Organizar os dados em uma matriz 2 por 2 ( duas linhas e duas colunas ) . Vamos filiação partidária ser as variáveis de coluna e de gênero ser as variáveis de linha.
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Comparar os valores reais de seus dados com os valores esperados você estimados na Etapa 2. Para este exemplo , vamos dizer que, entre as 65 mulheres , 44 por cento se identificaram como democratas e 21 republicanos como , enquanto 36 homens reivindicou uma afiliação Democrática e 24 preferiram o Partido Republicano.
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Calcule o chi estatística de quadrados , que representa a soma dos quadrados das diferenças entre os valores observados e esperados ( também conhecidos como os resíduos ), divididas pelos valores esperados . Você vai precisar deste para as quatro combinações possíveis de gênero e filiação política especificados no seu modelo. Se você estiver usando um computador , muitos programas estatísticos e planilhas pode calcular a estatística qui-quadrado para você. No nosso exemplo, a soma dos diferenciais quadrados divididos por valores esperados é 4,59 .
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Determinar se a estatística qui-quadrado que você calculou no passo 4 é estatisticamente significativa. Para fazer isso, você precisa saber duas coisas: os graus de liberdade eo nível de significância . Graus de liberdade é o número de linhas em uma tabela o de menos, vezes o número de colunas menos um. O nível de significância refere-se à probabilidade de que a correlação observada pode ter ocorrido por acaso. Muitos pesquisadores preferem um nível de significância .05 , significando que não é apenas uma probabilidade de 5 por cento que a relação observada é puro acaso. No nosso exemplo , temos apenas um grau de liberdade. Usando seu livro de estatísticas (geralmente no apêndice) , procure o valor do qui-quadrado que corresponde ao nível de significância e graus de liberdade . Para o nosso exemplo , o valor do qui-quadrado para 1 grau de liberdade e nível de significância de 0,05 é 3,84 . Nosso valor de 4,59 é maior , ou seja, existe uma relação estatisticamente significativa entre sexo e filiação política , com as mulheres sendo significativamente mais propensos a identificar-se como democratas.
